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본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요 한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드 로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리 즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업 도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지 털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.

This study conducted a digital forensic analysis of Signal and Telegram, two secure messengers widely used in the An droid environment. As mobile messengers currently play an important role in daily life, data management and security wit hin these apps have become very important issues. Signal and Telegram, among others, are secure messengers that are hi ghly reliable among users, and they safely protect users' personal information based on encryption technology. However, much research is still needed on how to analyze these encrypted data. In order to solve these problems, in this study, an in-depth analysis was conducted on the message encryption of Signal and Telegram and the database structure and encry ption method in Android devices. In the case of Signal, we were able to successfully decrypt encrypted messages that are difficult to access from the outside due to complex algorithms and confirm the contents. In addition, the database structure of the two messenger apps was analyzed in detail and the information was organized into a folder structure and file forma t that could be used at any time. It is expected that more accurate and detailed digital forensic analysis will be possible in the future by applying more advanced technology and methodology based on the analyzed information. It is expected that this research will help increase understanding of secure messengers such as Signal and Telegram, which will open up pos sibilities for use in various aspects such as personal information protection and crime prevention.

최근에는 전자제품 및 웨어러블 기기를 포함한 IoT 제품들이 증가 추세에 있다. 하지만, IoT 기기가 증가할수록 보안 문제가 대두되면서 유선 및 무선 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 현재 많이 사용하고 있는 알 고리즘으로는 AES가 있으며, 임베디드 기반에서도 사용이 가능한 경량의 암복호화 알고리즘 들이 있다. 본 논문 은 임베디드 경량 블록 암호 알고리즘인의 응용에 관심이 있으며, 평문 데이터 대신에 실시간으로 측정한 심박 데 이터에 경량의 암복호화 알고리즘을 적용하는 실험을 수행하였다. 데이터를 분석한 결과, 본 데이터와 복호화 데 이터가 100% 일치하였다. LEA 알고리즘의 경우에 1개의 심박 데이터에 대한 샘플링 갯수는 초당 100개임을 확 인하였다. 향후, 샘플링 레이트를 높일 수 있도록 고성능의 임베디드 기기에서 실험을 수행할 예정이다.

In recent years, the number of IoT products, including electronics and wearable devices, has been on the rise. However, with the increase in IoT devices comes security concerns, which has led to an increased focus on wired and wireless security. Currently, AES is a popular algorithm, and there are lightweight encryption algorithms that can be used on an embedded basis. This paper is interested in the application of embedded lightweight block cipher algorithms, and experiments were conducted to apply lightweight decryption algorithms to real-time measured heart rate data instead of plain text data. After analyzing the data, we found that the original data and the decrypted data matched 100%. For the LEA algorithm, we found that the number of samples for one heart rate data is 100 per second. In the future, we will conduct experiments on high-performance embedded devices to increase the sampling rate.

A day-to-day use of cryptography in our life is increasing tremendously; this is because of necessity of our multimedia documents to be protected from unauthorized person. As the days are passing the old algorithms are not remained so strong as cryptanalyst are familiar with them. Today the computers are faster and in feature its speed will increase more and more. Brute force attacks are made to break the encryption and they are growing so faster. These attacks are the main drawbacks of older algorithm. But with feature this algorithms will be replaced by new techniques that will provide better protection. In this paper we are going to proposed new encryption technique which is more faster, better immune to attacks, more complex, easy to encrypt and many more advanced security feature included. This Document displays the comparison between PSR algorithm and RSA Algorithm which are used in the encryption of plaintext into cipher text that are generally used in cryptography.

카카오톡, 라인, 페이스북 메신저 등과 같은 메신저는 누구나 사용하는 범용적인 의사소통 수단이다. 사용자들에게 제공되는 편의 기능과 사용 시간이 증가할수록 아티팩트 안에 남게 되는 사용자의 행위 정보 또한 증가하고 있으며, 이는 디지털 포렌식 수사 관점에서 중요한 증거로 활용되고 있다. 그러나 보안상의 이유로 현재 대부분의 데이터는 암호화되어 저장되고 있다. 또한, 의도적인 조작, 은닉, 삭제 등의 은폐 행위가 증가하여 디지털 포렌식 분석 시간이 지연되는 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 국내에서 가장 많은 사용자를 가진 메신저인 카카오톡에 대해 Windows 환경에서 데이터 복호화 및 아티팩트 분석 방안에 관한 연구를 수행하였다. 효율적인 복호화 키 획득 방안, 삭제 시도한 메시지 식별 및 복호화 방안을 제시하고 썸네일 아티팩트를 분석한다.

Messengers such as KakaoTalk, LINE, and Facebook Messenger are universal means of communication used by anyone. As the convenience functions provided to users and their usage time increase, so does the user behavior information remaining in the artifacts, which is being used as important evidence from the perspective of digital forensic investigation. However, for security reasons, most of the data is currently stored encrypted. In addition, cover-up behaviors such as intentional manipulation, concealment, and deletion are increasing, causing the problem of delaying digital forensic analysis time. In this paper, we conducted a study on the data decryption and artifacts analysis in a Windows environment for KakaoTalk, the messenger with the largest number of users in Korea. An efficient way of obtaining a decryption key and a method of identifying and decrypting messages attempted to be deleted are presented, and thumbnail artifacts are analyzed.

인터넷 서비스 급증과 함께 사용자가 다양한 서비스를 이용하게 되면서 계정관리에 어려움을 겪을 수 있다. 이러한 고충을 해결하기 위해 다양한 비밀번호 관리 어플리케이션이 등장하고 있다. 포렌식 관점에서 비밀번호 관리 어플리케이션은 범죄 증거를 획득할 수 있는 단서를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 비밀번호 관리 어플리케이션에서 사용자가 저장한 데이터를 획득하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 역공학을 통해 암호화된 데이터를 복호화하고 분석 대상 어플리케이션에 대한 보안성 평가 및 데이터를 안전하게 보관할 수 있는 더 나은 방법을 제안한다.

As users use various services along with the rapid increase in Internet services, it may be difficult to manage accounts. To solve these difficulties, various password management applications are emerging. From a forensic point of view, password management applications can provide clues to obtain criminal evidence. The purpose of this paper is to acquire the data stored by the user in the password management application. To this end, we propose a better way to decrypt the encrypted data through reverse engineering, evaluate the security of the application to be analyzed, and safely store the data.

We propose a method of encryption and decryption of binary data using 2-step phase-shifting digital interferometry. This technique reduces the number of interferograms in the phase-shifting interferometry. The binary data has been expressed with random code and random phase. We remove the dc-term of the phase-shifting digital interferogram to restore the original binary data. Simulation results shows that the proposed technique can be used for binary data encryption and decryption.

인터넷에서 XML 데이타를 그대로 배포할 경우 모든 사용자가 배포된 XML 데이타를 아무 제약 없이 액세스할 수 있어, XML 데이타 제공자의 프라이버시가 보장되지 않는다. 따라서, 배포된 XML 데이타에 대해서 액세스를 통제할 수 있도록 암호화 기법을 사용하는 방법들이 최근에 제안되었다. 그러나, 이들 방법에서는 배포된 XML 데이타에 대한 질의 처리 성능이 충분히 논의되지 않았다 질의 처리기는 암호화된 XML 데이타를 복호화하기 전까지 XML 데이타의 실제 내용을 알 수 없으며, 이로 인해 질의 결과를 포함하지 않은 부분까지도 복호화해야 하는 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 암호화된 XML 데이타에 대한 효율적인 질의 처리를 위해 질의-인식 복호화(Query-aware decryption)라는 개념을 제안한다. 질의-인식 복호화란 암호화된 XML 데이타 중에서 질의 결과를 포함하는 부분만 복호화하는 방법이다. 이를 위해 XML 인덱스를 암호화하여 데이타와 함께 배포한다. 암호화된 XML 인덱스만을 복호화함으로써 암호화된 XML 데이타에서 질의 결과가 포함되어 있는 위치를 알아내어, 다른 암호화된 XML 데이타의 불필요한 복호화를 방지할 수 있다. 암호화된 XML 인덱스는 암호화된 XML 데이타에 비해 그 크기가 매우 작으므로 이를 복호화하는 비용은 암호화된 XML 데이타를 불필요하게 복호화하는데 낭비된 비용에 비해 매우 작다. 실험 결과는 질의-인식 복호화를 사용하는 질의 처리 방법이 기존의 방법에 비해 질의 처리 성능을 최대 6배까지 향상시킴을 보인다. 마지막으로, 암호화된 XML 인덱스로 인해 추가적인 보안 누출이 발생하지 않음을 정형적으로 증명한다.

Dissemination of XML data on the internet could breach the privacy of data providers unless access to the disseminated XML data is carefully controlled. Recently, the methods using encryption have been proposed for such access control. However, in these methods, the performance of processing queries has not been addressed. A query processor cannot identify the contents of encrypted XML data unless the data are decrypted. This limitation incurs overhead of decrypting the parts of the XML data that would not contribute to the query result. In this paper, we propose the notion of query-aware decryption for efficient processing of queries against encrypted XML data. Query-aware decryption allows us to decrypt only those parts that would contribute to the query result. For this purpose, we disseminate an encrypted XML index along with the encrypted XML data. This index, when decrypted, informs us where the query results are located in the encrypted XML data, thus preventing unnecessary decryption for other parts of the data. Since the size of this index is much smaller than that of the encrypted XML data, the cost of decrypting this index is negligible compared with that for unnecessary decryption of the data itself. The experimental results show that our method improves the performance of query processing by up to 6 times compared with those of existing methods. Finally, we formally prove that dissemination of the encrypted XML index does not compromise security.